مقدمة إلى MLOps: بناء ونشر خطوط الأنابيب مع Azure

إن العديد من نماذج التعلم الآلي لا تتجاوز المرحلة التجريبية أبدا، لأن نقلها إلى الإنتاج يتطلب نهجا منتظما وآليا. وهذه الدورة تعرض عليك عمليات التعلم الآلي، وهو الانضباط الأساسي الذي يوحد تطوير التعلم الآلي مع العمليات لتقديم نماذج موثوقة وقابلة للقياس في العالم الحقيقي. من خلال هذا الدليل المكتوب الشامل، ستتمكن من الانتقال من التدريب اليدوي على النماذج إلى تصميم تدفقات عمل آلية جاهزة للإنتاج. وستفهم كيفية تطبيق مبادئ DevOps على علوم البيانات، مما يمكّن من الاختبار الآلي، والتكامل المستمر، ونشر النماذج المنهجية. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لعمليات التعلم الآلي المتعدد، بما في ذلك مستويات النضج، ومراحل دورة الحياة، والتحديات التي يواجهها نشر التعلم الآلي التقليدي. - تصميم قنوات التكامل المستمر والتسليم المستمر المصممة خصيصا لتدفقات العمل في مجال التعلم الآلي. - تشكيل حلقات التدريب المستمر لإعادة تدريب النماذج تلقائياً عند وصول بيانات جديدة. - تطبيق مفاهيم Azure Machine Learning و Azure DevOps لتنسيق أنابيب التعلم الآلي من النهاية إلى النهاية. - رصد النماذج المنشورة في الإنتاج باستخدام استراتيجيات كشف الانحراف وتتبع الأداء لضمان الموثوقية في الأجل الطويل. ستبدأ بتعلم المصطلحات الأساسية لعمليات MLOps والمبادئ المعمارية قبل استكشاف الخطوات الخطوة خطوة الخطوة لتشكيل خطوط الأنابيب. تغطي المواد كل شيء من نسخ البيانات والنماذج إلى النشر الآلي وإنشاء رصد الإنتاج. هذه الدورة مصممة لفائدة مهندسي التعلم الآلي الطموحين، وعلماء البيانات، والمطورين الذين هم جدد في العمليات ويرغبون في بناء أساس متين. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في DevOps، حيث نبدأ بالأساسيات المطلقة لخطوط الأنابيب والتشغيل الآلي. ابدأ القراءة اليوم لتتمكن من تسلسلات العمل التي تجعل نماذج التعلم الآلي تنبض بالحياة في الإنتاج.